Deepseek-R1 använder en förstärkningsinlärning (RL) -förstad strategi för att avsevärt förbättra dess resonemang, vilket skiljer den från traditionella modeller som förlitar sig starkt på övervakad finjustering (SFT). Detta innovativa tillvägagångssätt gör det möjligt för Deepseek-R1 att utveckla resonemang genom utforskning och feedback snarare än befintliga data.
Nyckelfunktioner i RL-första strategin
1. Oberoende utforskning av resonemang **
Deepseek-R1 börjar sin träning enbart med förstärkningslärande och förbi den ursprungliga SFT-fasen. Detta gör det möjligt för modellen att utforska och utveckla sina resonemang autonomt. RL-ramverket stimulerar modellen för att engagera sig i självverifiering och reflektion, vilket leder till generering av sammanhängande kedje-av-thought (COT) -svar. Som ett resultat kan Deepseek-R1 hantera komplexa resonemangsuppgifter utan att begränsas av ett fördefinierat datasätt [2] [4].2. Träningsprocess för flera steg **
För att ytterligare förbättra dess prestanda innehåller Deepseek-R1 en träningsprocess med flera steg som inkluderar en kallstartfas med minimal övervakad data. Ursprungligen är modellen finjusterad med tusentals barnsängsexempel innan den genomgår omfattande RL-träning. Denna kombination gör det möjligt för Deepseek-R1 att förfina sina resonemangsfärdigheter samtidigt som den gynnas av någon strukturerad vägledning, vilket slutligen uppnår prestationsnivåer som är jämförbara med ledande modeller som OpenAI: s O1-1217 [1] [3].3. Kostnadseffektivitet och tillgänglighet **
RL-första strategin ökar inte bara resonemangsförmågan utan förbättrar också träningseffektiviteten. Genom att minska beroende av stora övervakade datasätt utvecklas Deepseek-R1 till en bråkdel av kostnaden jämfört med traditionella modeller. Detta gör avancerad AI -resonemang mer tillgängligt för nystartade företag och forskare som kanske inte har resurser för omfattande SFT [2] [4].4. Prestanda på resonemangsreenchmarks **
Deepseek-R1 har visat anmärkningsvärda förbättringar i resonemangets riktmärken, med prestandametriker som visar betydande vinster efter tusentals rl iterationer. Till exempel ökade dess passfrekvens för specifika resonemang dramatiskt från 15,6% till 71% [1] [3]. Detta visar effektiviteten i den första tillvägagångssättet för att odla robusta resonemang.Sammanfattningsvis representerar Deepseek-R1: s RL-första strategi ett betydande framsteg i utvecklingen av språkmodeller. Genom att prioritera förstärkningsinlärning och integrering av kallstartdata förbättrar det inte bara resonemanget utan erbjuder också ett mer effektivt och kostnadseffektivt alternativ till traditionella träningsmetoder.
Citeringar:
[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
]
[3] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[4] https://myedgetech.com/deepseek-r1-tr/
[5] https://arxiv.org/abs/2501.12948
]
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/activity
[8] https://predibase.com/blog/deepseek-r1-self-improves-and-unseats-o1-with-reinforcement-learning